AI 에이전트가 토큰을 끊임없이 소비하고, 데이터 센터 공급이 소프트웨어 속도를 못 따라가 사용량 한도가 생긴다고 두 사람이 봤어요. 왜 그렇게 봤는지 핵심만 정리했어요.
에이전트는 내가 자는 동안에도 토큰을 씁니다
에이전트 서비스가 이메일·캘린더를 연결해 두면 사용자가 시키지 않아도 먼저 스캐닝을 해요. 그동안에 얘는 계속 토큰을 무진장 쓴다는 겁니다라고 김덕진 소장이 말했어요 03:04. AX 도입 초기에는 설계·검증 부담이 겹쳐 50시간 걸리던 일이 100시간씩 걸리기도 해요 06:58. SKT는 현업에서 토큰 한도 알림을 거의 받지 않을 정도로 충분히 지원한다고 이준 매니저가 전했어요 07:37.
소프트웨어 속도를 하드웨어가 못 따라가요
소프트웨어적인 속도를 하드웨어가 못 따라가는 거예요라고 김덕진 소장이 설명했어요 09:50. 데이터 센터는 전기·인력·부지가 필요해 짓는 데 시간이 걸려요. 구글조차 자체 모델 훈련과 외부 임대 수요를 동시에 감당하지 못해 리소스 부족을 고민한다는 얘기가 나왔어요 10:56. 미국 빅테크 네 곳이 올해 설비 투자를 작년 대비 70% 이상 늘렸어요 15:42.
SKT는 자리를 제공하고 GPU는 고객이 가져와요
이준 매니저는 부지·전력·시스템을 갖춰 놓고 가져오세요. 그러니까 공유형 데이터 센터인 거예요. 자리를 드리겠습니다라고 설명했어요 17:39. AWS와 울산 데이터 센터를 함께 계획 중이고, 100MW급 AIDC 기준 생산 창출 효과 3.5~5조 원, 1달러 투자마다 2.1달러의 추가 부가 가치가 발생한다는 분석을 소개했어요 12:37. SK 그룹은 에코플랜트(건설)·하이닉스(서버 반도체)·SK이노베이션(에너지)·브로드밴드(운영) 계열사가 역할을 나눠요 13:52.
국내 공공·금융·국방은 해외 모델을 쓸 수 없어요
이준 매니저는 공공·의료·금융·국방 사업에서 해외 데이터 센터나 해외 모델을 사용할 수 없는 규제가 있다고 했어요 20:17. 해외 서비스가 갑자기 중단되면 유연하게 대응하기 어렵고, SKT는 독자 파운데이션 모델 에이덱스·K1·K2를 직접 만들어 학습과 추론 양쪽 경험을 가진 점이 강점이라고 했어요 21:42.
김덕진·이준의 입장 강세AI 데이터 센터 인프라
김덕진 소장은 AI 사용량 한도의 원인을 데이터 센터 공급 부족으로 봤고, 이준 매니저는 SKT가 코로케이션·컴퓨팅 클라우드·풀스택 인프라로 국내 AI 수요를 채울 수 있다고 봤어요.
말한 사람의 견해를 옮긴 것이며 서비스의 투자 의견이 아니에요.